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Spark对接Phoenix5.x快速入门

更新时间:2019-07-02 15:18:12

简介

Phoenix擅长在线简单查询,复杂分析场景不适用。通过分析集群可以加强对Phoenix中数据的分析。当前云HBase支持Phoenix4.x(对应HBase1.x版本)和Phoenix5.x(对应HBase2.x版本)两个版本,分别采用重客户端和轻客户端模式,在分析时使用不同的方式读写Phoenix数据。
本文主要介绍通过“数据工作台”使用Spark对接Phoenix5.x版本数据的方法。

前置条件

  1. Spark集群和HBase集群在同一个VPC下。
    进入Spark分析集群页面,选择“数据库连接”>“连接信息”,查看Spark集群的VPC ID信息。如下图:

  2. Spark分析集群关联HBase集群。

    进入Spark分析集群页面,选择“关联数据库”>“关联HBase”,支持关联以及取消关联。如下图:

    需要注意:Phoenix5.x对应HBase2.0版本,如果关联HBase1.x版本集群,请参考:分析Pheonix4.x用户手册。

  3. Phoenix已创建表,本实例使用的Phoenix表:us_population,建表语句和内容如下:

    1. #建表语句:
    2. CREATE TABLE IF NOT EXISTS us_population (
    3. state CHAR(2) NOT NULL,
    4. city VARCHAR NOT NULL,
    5. population BIGINT
    6. CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (state, city));
    7. #插入数据语句:
    8. UPSERT INTO us_population VALUES('NY','New York',8143197);
    9. UPSERT INTO us_population VALUES('CA','Los Angeles',3844829);
    10. UPSERT INTO us_population VALUES('IL','Chicago',2842518);
    11. UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Houston',2016582);
    12. UPSERT INTO us_population VALUES('PA','Philadelphia',1463281);
    13. UPSERT INTO us_population VALUES('AZ','Phoenix',1461575);
    14. UPSERT INTO us_population VALUES('TX','San Antonio',1256509);
    15. UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Diego',1255540);
    16. UPSERT INTO us_population VALUES('TX','Dallas',1213825);
    17. UPSERT INTO us_population VALUES('CA','San Jose',912332);

使用“数据工作台”>“作业管理”运行样例

步骤 1:通过“资源管理”上传样例代码Jar包

下载样例代码jar包“spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar”以及依赖jar包到本地目录。

  1. wget https://spark-home.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/spark_example/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar
  2. wget http://hbase-opt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz

解压文件“ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz”,并在解压后的文件夹中获取jar包“ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar”

  1. tar -zxvf ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz

在“数据工作台”>“资源管理”中添加文件夹“spark_on_phoenix”。
上传jar包“spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar”以及“ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar”到此文件夹。

步骤 2:通过“作业管理”创建并编辑作业内容

在“数据工作台”>“作业管理”中创建Spark作业,作业内容如下:

  1. --class com.aliyun.spark.phoenix.SparkOnPhoenix5xSparkSession
  2. --driver-memory 1G
  3. --driver-cores 1
  4. --executor-cores 1
  5. --executor-memory 2G
  6. --num-executors 1
  7. --name spark_on_phoenix
  8. --jars /spark_on_phoenix/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar
  9. /spark_on_phoenix/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar
  10. http://xxx-phoenix.hbase.rds.aliyuncs.com:8765 us_population spark_phoenix5x

作业内容参数说明:

参数 说明
http://xxx-phoenix.hbase.rds.aliyuncs.com:8765 HBase2.x集群中SQL服务的链接地址。
us_population Phoenix的表名。
spark_phoenix5x Spark中创建映射Phoenix表的表名。

如下图:

步骤 3:通过“作业管理”运行作业并查看结果

作业编辑完成后点击“运行”,选择Spark集群。运行状态会在下侧显示,如图:

运行成功后点击“YarnUI”,翻到最后看到如下结果表明Spark读取Phoenix成功。如下:

  1. +-----+-------+----------+
  2. |STATE| CITY|POPULATION|
  3. +-----+-------+----------+
  4. | AZ|Phoenix| 1461575|
  5. +-----+-------+----------+

使用“交互式查询”运行样例

步骤 1:通过“会话管理”创建会话

在“数据工作台”>“会话管理”中点击“创建会话”。填写“会话名称”:spark_on_phoenix, 选择需要执行的Spark集群。

点击“确认”后,编辑“会话内容”,内容如下:

  1. --name spark-phoenix
  2. --driver-memory 1G
  3. --driver-cores 1
  4. --executor-cores 1
  5. --executor-memory 2G
  6. --num-executors 1
  7. --jars /spark_on_phoenix/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x-shaded-thin-client.jar

内容编辑完成后,点击“运行”(此处点击运行是为了下一步骤中可以选择会话“spark_on_phoenix”)。

如下图:

步骤 2:通过“交互式查询”创建查询

进入“数据工作台”>“交互式查询”,在“会话列表”下拉框中选择“spark_on_phoenix”,然后点击“新建查询”。填写“查询名称”:spark_on_phoenix,“查询类型”选择“sql”。如下图:

步骤 3:通过“交互式查询”编辑查询

查询输入如下内容:

  1. CREATE TABLE if not exists spark_phoenix_table USING org.apache.spark.sql.jdbc
  2. OPTIONS (
  3. driver "org.apache.phoenix.queryserver.client.Driver",
  4. url "jdbc:phoenix:thin:url=http://xxx-proxy-phoenix.hbase.rds.aliyuncs.com:8765;serialization=PROTOBUF",
  5. dbtable "us_population",
  6. fetchsize "10"
  7. )

如下图:

建表语句关键字说明:

关键字 说明
spark_phoenix_table Sprk SQL中创建的表名。
url 关联HBase集群中开通SQL服务的连接地址。
us_population Phoenix的表名。
fetchsize 每次查询取值条数,必须指定否则无法返回数据。

步骤 4:通过“交互式查询”运行查询

编辑查询后,点击“运行”;运行成功后,在“查询内容”中输入“select * from spark_phoenix_table”,然后点击“运行”验证结果,出现如下图结果表示运行成功。如下图:

小结